12 篇
2 个三级分类
观察与输入
信息追踪、阅读输入与阶段性观察记录。
专题分组
二级专题与三级分类
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10 分钟
gemini cli 的提示词 gemini.md 文档
这份 GEMINI.md 是一套面向 Gemini CLI 的个人级工作规则配置，目标是把 AI 编码助手从“即时问答”约束为有流程、有质量门槛、可记录的工程协作系统。正文围绕质量第一、中文交流、思考先行、工具优先和透明记录建立基本行为准则，并进一步把架构设计、代码质量、性能意识、测试覆盖、静态检查等要求写成执行标准。工具部分给出了较明确的 MCP 选择策略：复杂任务用 shrimp-task-manager 或 TodoWrite 管理，本地代码检索和命令执行优先 Desktop Commander，文档查询使用 Context7、Microsoft Docs、DeepWiki 或 DuckDuckGo，复杂规划则依赖 Sequential Thinking 与 Memory。规则还按紧急修复、新功能、重构和学习探索区分流程强度，并设置任务开始、编码前、实施中、完成后的检查点，要求读取记忆、确认降级方案、记录决策、验证测试并更新经验。后半部分重点限定 MCP 调用边界，包括每轮最多一个服务、串行调用、最小查询范围、失败退避、降级链路、敏感信息禁用和统一的“工具调用简报”格式。末尾的终端片段说明该文件位于用户主目录下的 .gemini 配置目录，适合希望定制 Gemini CLI 行为、规范 AI 辅助开发流程、减少盲目调用外部工具的开发者参考。
AI见闻2 分钟
使用 CLIPROXY AI 进行 qwen-code 免费反代
这是一篇面向 Claude Code 用户的本地反代配置笔记，目标是用 CLIPROXY AI 将 qwen-code 相关模型接入到本机服务，再让 Claude Code 通过 Anthropic 兼容环境变量调用。正文给出的流程从下载 CLIProxyAPI release 开始，按 config.example.yaml 创建或调整 config.yaml，并重点放开 secret-key、api-keys 以及 qwen 模型配置，把 qwen3-coder-plus 设置为可通过 qwen-plus 访问的别名。作者同时提示可以借助 CLIPROXY 的 web-ui 查看或辅助确认配置状态，而不是只依赖手工编辑文件。接入 Claude Code 时需要先安装并运行 npx @z_ai/coding-helper，因为这里强调不能直接编辑 settings.json，而是让 z-ai 帮助处理反代相关写入。最终 ~/.claude/settings.json 中需要设置 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN、ANTHROPIC_BASE_URL 指向 http://127.0.0.1:8317，并把 Haiku、Sonnet、Opus 默认模型分别映射到 qwen3-coder-flash 或 qwen-plus，同时提高 API_TIMEOUT_MS、关闭非必要流量。适合已经在使用 Claude Code、想尝试本地代理接入 qwen-code 模型的开发者参考，重点价值在于给出了最小改动项和环境变量落点，但前提是读者已理解本机代理、token 与模型别名之间的对应关系。
AI见闻4 分钟
claude code 配置GLM 4.7（其他中转站)
这是一篇面向 Claude Code 用户的接入配置笔记，重点放在如何把本地 Claude Code 指向 GLM 4.7 或自建/第三方 Anthropic 兼容中转站。正文先给出全局安装与更新方式，包括 npm 安装、claude update，以及 macOS、Linux、WSL 和 Windows 下的官方脚本安装命令，并用 claude --version 作为安装成功的验证依据。配置部分提供两条路径：使用 npx @z_ai/coding-helper 打开可视化工具，或直接编辑 ~/.claude/settings.json，设置 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN、ANTHROPIC_BASE_URL、API_TIMEOUT_MS、禁用非必要流量以及 Haiku、Sonnet、Opus 的默认模型映射。示例中 BigModel 的 Anthropic 接口地址被配置为 GLM 4.7 的调用入口，而自有中转站示例则展示了替换 Base URL、模型名、model、effortLevel 和 permissions 的写法，并说明 bypassPermissions 会跳过确认提示。文章还提醒可通过启动 claude 后查看 /status 来确认模型映射是否生效，同时补充 Claude.md 作为 Claude Code 长期记忆和规则文件的作用，适合需要快速落地中转站配置、理解关键环境变量含义的开发者参考。结尾给出一个外部链接，用于进一步判断中转站是否属于“纯血 Claude”操作，但正文没有展开验证方法本身。
4 分钟
《1亿人的小红书：时机、摇摆和决心（轻商业）》----话语摘录
这组摘录与点评围绕晚点 LatePost 对小红书成长史的记录展开，重点不在复述公司传记，而是借由若干关键片段理解小红书如何从 2013 年的 PDF 攻略、海外电商尝试，转向以 UGC 为核心的生活社区。内容抓住了几个有辨识度的线索：大量用户并非只顺着信息流消磨时间，而是把小红书当作生活经验搜索引擎；平台内部也以搜索活跃用户等指标观察这种使用方式。摘录还强调小红书与抖音、微博等效率型媒体产品的差异，前者更重视人与内容、人与人之间的关系和“温度”，而不是单纯追求刷取时长与推荐效率。点评部分补充了读者视角下的判断，包括早期增长经验不足、社区团队技术资源有限、创始人毛文超低调、女性社区长期被外部投资人低估等细节。文章的价值在于把小红书的崛起放回多次摇摆、资源约束和定位选择之中，而不是简单归因于流量红利。适合关注内容社区、消费互联网产品定位、中文互联网信息生态变化，以及想从案例中理解平台增长边界的读者阅读。
4 分钟
《只有医生才知道》-----话语摘录
这组微信读书摘录聚焦余一生《只有ICU医生知道》中的医疗叙事和读者批注，核心不是重症医学技术细节，而是ICU医生在疾病、死亡、家庭关系与幸存人生之间形成的观察。摘录反复触及ICU的矛盾意义：有些抢救注定无法改变结局，但它仍可能为病人和家属争取机会，甚至提供“好好告别”的时间。书中也提醒医生不能只以“救活”为终点，还要考虑镇静、镇痛药物依赖等后续风险，以及病人活下来之后怎样重新面对恐惧、成瘾和普通生活。亲子期待、外貌焦虑、家人患病时医生的无力感等段落，把医学现场延伸到更普遍的人生处境：人如何被期待塑形，又如何在不完美和无解中寻找继续生活的理由。摘录还保留了读者关于婚前体检、学医无助感、外貌机会等即时感想，使这份笔记更像一次围绕生死、身体和关系的个人阅读记录。适合想从医生视角理解ICU、人性关怀与临终尊严的读者，也适合作为了解这本书情绪基调和主题边界的导读。
读书医学
1 分钟
关于“读书笔记”类别
“读书笔记”类别用于归纳围绕书籍阅读形成的持续性记录，重点不只是保存摘录，而是沉淀章节理解、概念梳理、观点回应和由阅读引发的延伸思考。它适合承载那些以某本书或某组阅读材料为核心来源的内容，帮助后续检索、复盘和串联主题，而不是让阅读收获散落在随笔或临时记录中。与技术教程、项目实践、问题排查等类别相比，这一类别的判断依据应放在阅读对象和理解过程上，而非操作步骤或工程结果。归类时可以关注文章是否围绕书籍内容展开，是否包含摘录、结构化整理、批注式评论或阅读后的知识再组织。若内容已经脱离书籍本身，转向独立观点、实践方法或具体方案，则更适合放入对应主题类别。该类别的价值在于为阅读型知识建立稳定边界，使书籍输入、个人理解和后续应用之间形成可追踪的知识链路。
AI见闻4 分钟
20251213-最新 gemin image pro 最强提示词
这则笔记记录了一段外网流传的 Gemini Image Pro 结构化提示词，形式上以 JSON 分层描述“带参考图的文本生成图像”任务，重点展示如何把画幅、参考图匹配、主体设定、场景环境、光照和摄影规格写进同一套提示词框架。正文中的模板将输出约束设为 9:16 竖屏，并启用严格视觉匹配，试图让生成结果贴近参考图且保持高清、写实、手机镜前自拍的观感。提示词主体围绕卧室床边、镜面反射、手机拍摄、自然灯光、凌乱床铺和小红书式抓拍审美展开，同时用负面词排除卡通、插画、3D 渲染、畸形手部和多余肢体等常见生成问题。它的可读价值不在于具体画面设定，而在于提供了一个拆解图像生成需求的结构样例：先写技术边界，再写人物、动作、服装、环境、摄影质量与反向限制。需要注意的是，原示例包含带未成年人感的人物设定和明显不适合直接复用的性感化服装描述，作为提示词工程参考时应抽取结构方法，避免照搬具体内容。对于研究图像生成提示词、参考图约束和写实摄影风格控制的读者，这篇笔记更适合当作反面风险与结构化写法并存的案例来看。
1 分钟
关于“AI见闻”类别
“AI见闻”可被定位为收纳人工智能相关观察、资讯线索、趋势讨论与零散认知记录的类别，用于承接那些不适合归入具体教程、工程实践或系统性技术分析的内容。该类别的核心价值在于提供一个判断入口：当文章重点是对 AI 领域现象、产品变化、行业动态或个人阅读所得的整理，而不是给出可复现的实现步骤时，可以考虑放入此处。它需要与更明确的技术分类保持边界，例如模型部署、提示词工程、应用开发或问题排查类内容，若正文已经有清晰的操作对象和技术路径，应优先归入对应专业类别。适合收纳的话题包括 AI 工具体验、技术新闻解读、研究或产品见闻、生态变化记录，以及尚未形成完整方法论的思考。使用该类别时应关注分类必要性，避免把所有与 AI 有关的内容都笼统放入其中；如果某类主题持续积累并形成稳定方向，也可以进一步拆分为子类别或合并到已有分类中。